Development of a competency-based medical education curriculum for antimicrobial stewardship
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antimicrobial stewardship (AS) programs are becoming a critical part of infectious diseases (ID) and medical microbiology training programs. As post-graduate medical education shifts toward competency-based medical education (CBME), the curriculum for AS training requires a similar transition. Our objective was to develop an educational curriculum combining principles of AS and CBME and apply a prospective audit and feedback (PAF) as an educational strategy. Methods: A new competency-based educational curriculum (CBEC) was created which addressed multiple stages along the competence continuum. The Centers for Disease Control and Prevention (CDC) core elements for AS were used to generate Entrustable Professional Activities (EPAs) and milestones for this CBEC. Results: Trainees completed a PAF as an AS educational strategy on all antimicrobial starts in a pediatric hospital (141 beds) over a 1-month rotation. The PAF created 26 audits and addressed all (100%) of the CDC's core elements for inpatient AS programs through seven EPAs and 20 milestones. Conclusions: The PAF allowed for 26 interventions to improve effective antimicrobial use and mapped to multiple EPAs and milestones. Additionally, the PAF utilized all of the CDC's core elements for inpatient AS programs. It is imperative to ensure that educational strategies expose residents to AS interventions that have been shown to decrease antimicrobial usage in various settings. The current manuscript may serve as a model for how a CBEC can be developed, and how AS interventions can be integrated into a CBME program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».